Cara Menghitung ROI untuk 3 Jenis Chatbot

Chatbot adalah investasi finansial untuk bisnis Anda. Seperti investasi lainnya, tim Anda perlu siap mengukur dan menghitung ROI dari chatbot bisnis Anda.

Dalam panduan ROI chatbot ini, kami akan jelaskan cara menghitung ROI untuk:

• Chatbot dukungan pelanggan
• Chatbot internal, seperti chatbot HR atau chatbot ITSM
• Chatbot penghasil prospek

Jika Anda ingin membangun atau mengukur proyek chatbot AI atau agen AI, panduan ini dapat membantu Anda menilai dampak finansialnya dan membenarkan investasi kepada para pemangku kepentingan.

Persiapan mengukur ROI chatbot Anda

Tentukan KPI Anda dengan jelas

Meskipun terdengar jelas, Anda tidak bisa mengukur ROI tanpa KPI (indikator kinerja utama).

Jika Anda membangun chatbot layanan pelanggan, KPI Anda bisa meliputi:

• Jumlah permintaan yang diselesaikan oleh chatbot
• Pengurangan rata-rata waktu respons
• CSAT
• Tingkat pengalihan (berapa banyak percakapan yang dialihkan dari agen manusia)
• Biaya per permintaan

Chatbot HR atau IT bisa memiliki KPI seperti:

• Jumlah permintaan yang dialihkan dari karyawan
• Jumlah jam kerja yang dihemat dengan mengalihkan permintaan ke chatbot
• Waktu yang dibutuhkan karyawan untuk mengajukan cuti

KPI chatbot perusahaan Anda akan berubah tergantung pada jenis bot yang Anda rancang.

Kaitkan KPI Anda dengan nilai finansial

Setiap KPI harus dikaitkan dengan nilai finansial tertentu. Tidak cukup hanya mengatakan proyek akan 'menghemat waktu' atau bahkan 'menghemat 10 jam per minggu'. Hitung berapa banyak uang yang akan dihemat setiap bulan atau tahun.

Jika chatbot AI Anda mengurangi kebutuhan merekrut 2 karyawan tambahan, pastikan angka ini juga diperhitungkan.

Mulai dari yang kecil, lalu tingkatkan

Meskipun menggoda untuk langsung memaksimalkan dampak chatbot Anda, tim Customer Success kami menyarankan untuk menargetkan ROI minimal terlebih dahulu.

Fokus pada peningkatan bertahap. Setelah chatbot terbukti efektif dengan beban awal ini, tingkatkan cakupannya secara bertahap – dan optimalkan selama proses berjalan.

Pendekatan terukur ini tidak hanya memungkinkan Anda melacak ROI dengan lebih presisi, tetapi juga memastikan performa chatbot tetap tinggi seiring bertambahnya tanggung jawab. Dengan fokus pada perbaikan bertahap, Anda dapat meningkatkan kemampuan chatbot dengan cara yang meminimalkan risiko dan memaksimalkan keberhasilan jangka panjang.

Menghitung ROI untuk chatbot dukungan pelanggan

Kasus penggunaan paling sederhana untuk mengukur ROI chatbot Anda adalah chatbot dukungan pelanggan.

Chatbot dukungan pelanggan sering menjadi garis depan antara pelanggan dan call center perusahaan.

Variabel awal

Mulailah dengan:

• Gaji per jam perwakilan call center
• Rata-rata durasi panggilan dukungan pelanggan
• Berapa banyak panggilan yang diterima pusat setiap bulan

Dan temukan biaya rata-rata satu panggilan dukungan pelanggan untuk organisasi Anda. Jika seorang perwakilan menangani 20 panggilan per jam dan rata-rata durasi panggilan adalah 5 menit, maka biaya rata-rata setiap panggilan adalah $5.

Chatbot yang lebih baik memberikan nilai lebih tinggi

Kemudian tambahkan nilai dari chatbot. Menentukan ekspektasi yang tepat bisa jadi sulit – kami telah melihat banyak klien yang sangat melebihkan atau meremehkan nilai chatbot.

Nilai tambah ini tergantung pada beberapa faktor, termasuk:

• Tingkat kesamaan antar panggilan dukungan pelanggan (panggilan berulang = nilai tambah lebih tinggi dari chatbot)
• Kompleksitas chatbot Anda (bot sederhana = nilai tambah lebih rendah)

Di Botpress, tim Customer Success kami berdiskusi dengan klien dan calon klien untuk membantu mereka menentukan estimasi nilai yang realistis.

Menghitung ROI Anda

Untuk contoh ini, kita asumsikan call center menerima 3000 panggilan per bulan, dan chatbot akan menangani 2000 panggilan per bulan. Chatbot akan menghemat 2000 x 5 (jumlah panggilan x biaya per panggilan) setiap bulan, totalnya $10.000.

Angka ini akan bertambah seiring pertumbuhan perusahaan – alih-alih merekrut 3-5 orang, mereka bisa merekrut 1-2 orang untuk menangani volume panggilan yang sama dengan bantuan chatbot.

Menghitung ROI untuk chatbot internal karyawan

Chatbot internal biasanya berupa bot HR atau IT, namun bisa mencakup berbagai aktivitas antar karyawan.

Menghitung ROI chatbot internal hampir sama dengan chatbot dukungan pelanggan, dengan satu perbedaan utama – memasukkan gaji kedua belah pihak.

Jika perhitungan ROI chatbot layanan pelanggan hanya memasukkan waktu dan biaya satu karyawan call center, chatbot internal harus memasukkan waktu dan biaya baik perwakilan HR/IT maupun karyawan yang menggunakan layanan mereka.

Variabel awal

Mulailah dengan:

• Gaji per jam perwakilan HR dan rata-rata karyawan yang mencari layanan mereka
• Rata-rata durasi interaksi HR, termasuk total waktu komunikasi (misalnya waktu yang dihabiskan dengan pihak lain, seperti saat HR berkonsultasi dengan akuntan atau manajer)
• Berapa banyak interaksi per bulan yang bisa ditangani oleh chatbot

Langkah terakhir ini memerlukan pertimbangan tentang layanan mana yang bisa diambil alih AI. Permintaan cuti atau pertanyaan tentang kebijakan bisa diurus chatbot AI, tapi percakapan sensitif kemungkinan besar tidak.

Desain berbasis data

Menentukan kasus penggunaan yang tepat sangat penting untuk merancang chatbot internal yang bernilai tinggi. Temukan titik masalah yang paling banyak menyita waktu kedua belah pihak untuk mendapatkan dampak terbesar dari chatbot.

Kemungkinan besar ini adalah proses berulang seperti orientasi karyawan baru, penjadwalan, izin sakit, umpan balik, penilaian kinerja, atau pertanyaan tentang kebijakan dan prosedur.

Menghitung ROI untuk chatbot penghasil prospek

Menghitung ROI chatbot penghasil prospek sedikit berbeda dari contoh sebelumnya, karena fungsinya juga berbeda dari karyawan manusia.

Jumlah prospek

Sering kali klien memilih mengukur ROI chatbot penghasil prospek berdasarkan berapa banyak orang yang berbicara dengan chatbot. Memilih jumlah prospek yang dihasilkan sebagai KPI memang menggoda, tapi ini mengabaikan pentingnya kualitas setiap prospek.

Kami pernah melihat klien dengan chatbot penghasil prospek yang menghasilkan jumlah prospek lebih sedikit secara keseluruhan, tetapi kualitas prospeknya jauh lebih tinggi. Hal ini tidak jarang terjadi – kesalahan manusia dapat menyebabkan karyawan memasukkan atau mengeluarkan prospek berdasarkan informasi yang tidak didukung oleh data.

Sebaliknya, chatbot AI akan mengidentifikasi prospek ideal berdasarkan data sebelumnya dan tetap pada kerangka tersebut.

Jika tenaga penjualan Anda menyeleksi 7 dari 10 prospek, targetkan chatbot Anda menyeleksi 5 dari 10.

Variabel awal

Mulailah dengan:

• Jumlah kunjungan situs web bulanan
• Berapa banyak pengunjung yang berinteraksi dengan chatbot
• Berapa banyak prospek yang diseleksi oleh bot

Langkah pertama adalah menentukan jumlah prospek potensial yang realistis – mereka yang akan berinteraksi dengan chatbot Anda.

Jika Anda memiliki 100 tampilan situs web, kemungkinan hanya 40 orang yang benar-benar meluangkan waktu untuk melihat konten – banyak pengunjung situs hanya menggunakan beranda Anda untuk navigasi saja. Dengan angka ini, Anda bisa menargetkan 10 dari 40 orang tersebut untuk berinteraksi dengan chatbot Anda, dengan 8 dari 10 di antaranya melakukan percakapan dua arah yang nyata.

Penurunan email dan formulir

Metode yang kuat untuk mengukur apakah chatbot Anda memberikan nilai adalah dengan melihat jumlah formulir dan email yang diterima karyawan Anda terkait informasi yang sudah dijawab oleh bot.

Jika chatbot berhasil memberikan informasi ini kepada pengunjung situs web, jumlah email dan pengiriman formulir seharusnya menurun.

Anda sebaiknya menargetkan penurunan sebesar 20-30% setelah implementasi yang tepat, dan penurunan penuh sebesar 60-65% setelah potensi chatbot Anda dimaksimalkan.

Implementasikan agen AI bulan depan

Tim kami telah berhasil menerapkan chatbot AI tingkat perusahaan sejak 2017.

Tim Customer Success kami telah melakukan ribuan implementasi sukses, dan mereka bekerja sama dengan klien untuk memastikan proyek AI berkualitas tinggi yang meningkatkan ROI.

Platform kami yang sangat fleksibel diakui sebagai yang terkuat di pasar – dapat disesuaikan untuk kasus penggunaan apa pun, departemen mana pun, dan industri apa pun.

Mulai membangun hari ini. Gratis.

Atau jadwalkan panggilan dengan tim penjualan kami untuk mempelajari lebih lanjut.

FAQ

1. Berapa lama biasanya waktu yang dibutuhkan untuk melihat pengembalian investasi dari chatbot?

Biasanya Anda dapat melihat pengembalian investasi dari chatbot dalam waktu 3 hingga 6 bulan, asalkan chatbot menangani volume interaksi yang signifikan dan terintegrasi dengan sistem bisnis utama Anda seperti CRM atau helpdesk. Kecepatan ROI tergantung pada volume penggunaan dan seberapa banyak pekerjaan manual yang berhasil diotomatisasi oleh chatbot.

2. Apa saja kesalahan umum saat menghitung ROI chatbot?

Kesalahan umum saat menghitung ROI chatbot meliputi tidak memberikan nilai uang pada waktu yang dihemat, mengabaikan biaya implementasi dan pemeliharaan, atau mengasumsikan tingkat adopsi yang tidak realistis. Mudah juga untuk melewatkan penghematan tersembunyi seperti penurunan churn atau waktu penyelesaian yang lebih cepat.

3. Bagaimana cara memproyeksikan ROI chatbot untuk beberapa tahun ke depan?

Untuk memproyeksikan ROI chatbot selama beberapa tahun, perkirakan peningkatan interaksi pengguna dari tahun ke tahun, peningkatan efisiensi, dan perluasan kasus penggunaan. Sertakan juga biaya yang diperkirakan untuk peningkatan seperti penyesuaian model atau integrasi baru, dan bandingkan total penghematan dengan biaya operasional awal.

4. Bagaimana perbedaan ROI chatbot antara perusahaan B2B dan B2C?

ROI chatbot berbeda antara B2B dan B2C karena perusahaan B2C biasanya mendapatkan pengembalian lebih cepat berkat volume dukungan yang lebih tinggi dan otomatisasi tugas berulang, sedangkan perusahaan B2B sering kali mendapatkan nilai lebih tinggi per interaksi, terutama dalam kualifikasi penjualan atau retensi klien.

5. Data apa yang perlu saya mulai pantau untuk mengukur ROI secara efektif?

Untuk mengukur ROI chatbot secara efektif, pantau metrik seperti total interaksi, tingkat penyelesaian, tingkat defleksi (pertanyaan yang ditangani tanpa manusia), rata-rata waktu penanganan, biaya per percakapan, tingkat konversi prospek (untuk bot penjualan), serta pengurangan beban kerja atau kebutuhan staf dukungan pelanggan.